东南相互电子的工厂中也是同一番景象。在印制电路板的生产车间中，通过AI质检在内的智能化改造后，企业产值提升18%，人均产值提升42%，报废成本一年降低1000多万。
作为2022年制造业数字化转型的缩影，一个个数字革命正在汹涌袭来。
然而赛迪顾问数据显示，2020年中国拥有世界500强制造业企业61个，排名世界第一，但平均利润率仅为2.0%，相比美国8.3%、英国12.3%、瑞士11.7%的数据，差距之下反映出我国制造业亟需向高溢价能力的上游迈进。
一年以来，以百度智能云为代表的技术服务商们无论是在深耕传统工业场景，打造行业智能应用；抑或是匹配用户需求，为企业打造人工智能与云计算融合的数字化底座方面，均有了更多的落地思考。
面向2023年，或许深入业务一线，才能帮助制造业企业精准进行数字化转型。
美欣达以纺织印染起家，在几十年发展过程中，员工超过1.2W名、下设公司达到279家。数据孤岛问题愈发明显，业务数据在计量覆盖率、时效性等方面，无法支撑企业更深一步进行精细化成本管控。
并且更严重的是，美欣达的人工成本已占到产品总成本的20%到30%。一方面随着劳动力红利消失，人工成本压力未来只增不减；另一方面，多品种、小批量、快交货等市场需求增加了产品交付的难度，最终也会反映在人工层面上。
同样的现象也发生在电子设备制造厂商中。
种种问题层出不穷，而这也正是众多制造企业所面临的相同现状。
自考无限制，更灵活自由，成考有年龄、学历、户籍(需要证明材料)限制。自考无需入学，考完即可申请毕业，每年有三次考试，成考需要参加入学考试录取入学，一年一次。自考有11-16门左右科目，难度大，成考只需考3-4门，难度低，录取率高。自考只有报考费有(37元/科目)+学习费用(自学费用几百元即可)，成考有考试费用(37元/科目)+学费(2-3k左右，学校名气越大费用越高)。如何让沉睡的数据“活”起来，成为了制造业企业转型的关键。解决问题的核心之一是将隐藏在专家脑海的工艺经验变成显性的数据资产，并转化为数据模型融入到组织管理中，过程中也需要从单一场景逐步拓展到整个生产链条上。
往更深的层次去探究，首先，在数字化转型的深水区里，企业害怕掉队，又往往畏而却步，还停留着大量“不敢转”与“不会转”的企业。个中原因在于很多企业看不清AI带来的价值收益，所以他们更倾向于在投入前算清楚产出这笔账。其次，制造业企业过去并没有适配于生产场景的算法模型，这也需要从百度和英特尔等拥有领先技术的科技公司引入，进而搭建自身的AI技术能力。
北大援建中文、外语类学科，清华援建电子、建筑类学科，人大援建经济、法律类学科。1995年，通过国家首批本科教学合格评价。1996年，获批为硕士学位授予单位。2006年，获批为博士学位授予单位。自考本科采用的是课程管理制度，考一门过一门，考生至少需要考完主干课程，才能够着手申请自考本科论文，完成论文答辩。每个自考生的基础不一样，有的考生考得快，有的考得慢，因此大家都比较关注自考成绩的有效期。可以很肯定得告诉大家，自考成绩考完之后是永久有效的。只有一种可能性会失效，那就是专业停考，且停考过渡期也已经结束，这样大部分考试成绩就会失效。为此，传统企业需要一条全新的数字化转型道路。而在这条路上，离不开百度“芯片-框架-大模型-行业应用”的端到端的自研技术能力，同样也离不开英特尔的超高性能算力支持。
具体而言，百度智能云可基于英特尔? 架构的边缘计算盒、边缘服务器提供强大算力，为企业搭建领先的工业Al底座。英特尔对36氪表示，边缘服务器搭载新一代英特尔? 至强? 可扩展处理器，边缘计算盒搭载英特尔? 酷睿? 处理器，可加速人工智能推理性能，同时也可以来处理数据存储、数据处理、设备管理、资源调配等多种负载。强大的计算能力、低功耗、性价比高和安全可靠等特点，为企业搭建数字化平台提供理想选择。
在相互电子的车间中，百度智能云提供的AI质检技术，通过用几十万张图片去建立不同缺陷的AI模型，学习熟练员工的判定行为，对AVI机台出来的所有图片通过AI模型自动进行假点过滤，可以减轻VRS判定的工作量。
美欣达亦然。AI能力的加持下，他们逐渐解决了从质量检测、产品交付与能源管控的痛点。其中，智能验布、色差检验的自动化成为现实。就结果而言，验布环节的缺陷检出率由70%提升到95%以上，速度比人工快2倍的同时，产品瑕疵漏检率也低于2%。
再进一步，产品质量的向上追溯成为可能，即之后将能够知道整个生产线中是哪个环节的问题导致引起这些瑕疵，从而可以进行生产线的不断优化。
色差管理系统轻松识别布匹瑕疵（来源：企业供图）
另外，印染车间经过改造升级后，数据不再“沉睡”，只要工人一刷卡，屏幕上便可以自动显示详细数据，包括每台机器上的电力、燃气使用数据。百度智能云工程师谈到，接下来这些设备将实现自主决策，即不需要人工调节，而是通过AI实现能耗的自动优化与决策。
变化是明显的。美欣达如今通过大规模使用百度智能云“度能”平台，对能耗过高的设备及时整修，大大降低了10%的能耗，一年下来单能耗一项可以节省100多万元。
或许，百度智能云与美欣达、相互电子的智能化探索，将为传统制造业提供新的样本名片。
疫情纵深三年，所有企业认识到线上化、数字化的必要性。十年后再回看，2022年也许会成为制造业转型中里程碑式的一年，转换思维、求变求存、降本增效成为企业的常态。
过去几十年，中国一直是全球的制造中心。如今，东南亚国家的人口红利优势显现，全球制造产业链迁移成为潜在可能，加之疫情等多重因素，国内制造业从低端走向高端，技术升级换代成为了新的要求。
百度智能云的工程师、英特尔的资深专家都纷纷表示，AI可以帮助企业快速响应市场个性化需求，创造新模式新价值，但这对企业的数字化技术要求颇高。因此，建立一个稳固的数字化底座，挖掘沉睡多年的数据，做出解决核心痛点的智能化应用，成为制造业企业寻找的第二条增长曲线。
智能制造作为制造业企业数字化转型的核心方向。过程中，如何既能解决业务问题，又能实现低成本、可规模化的产品方案，成为了企业数字化转型破局的关键因素。
截至目前，百度智能云开物平台已累计超过200个工业解决方案，沉淀了3.8万个工业模型。百度智能云一位负责人谈到，开物平台发展到现在，越来越重视下沉园区、当地运营的重要性。或许，持续“死磕”制造业一线将成为科技企业的新常态。
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